摘要

摘要

随着科技的不断发展，特别是在城市规划、虚拟现实、增强现实、智能交通

等领域的应用，三维空间数据的处理和管理变得愈加重要。多模态数据通常包含

大量的坐标、形状、纹理和属性信息，这使得其复杂性和体量非常庞大，因此如

何高效聚合数据、简化数据结构并保持精度，成为行业中的一大挑战。多模态空

间数据聚合的关键目标是提升空间数据的处理效率与可视化效果，同时降低存储

成本和计算复杂度。在实际应用中，原始数据往往存在冗余、噪声